AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内の若手が「AIを入れましょう」とやたら言うんですが、何から手を付けるべきか全く見当がつかないんです。投資の回収が見えないと説得できなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論をお伝えすると、本論文は「自動車業界でのデータサイエンスと機械学習が、設計・生産・物流・販売の効率と顧客体験を同時に高める」という点を明確に示しています。大丈夫、一緒に読み解けば必ず分かりますよ。
要は機械が勝手に学んでくれて、無駄を省いてくれると。ですが現場は古くてデータの取り方から見直しが必要です。そこまでの投資を正当化できますか？
端的に言えば投資対効果は現場のデータ成熟度次第です。論文はまず「データサイエンス（data science／データ解析）」と「機械学習（machine learning／機械学習）」の定義から入り、続いて「最適化解析（optimizing analytics／自動最適化）」の重要性を示しています。ポイントは３つ、データの整理、問題を最適化問題に落とすこと、現場運用までつなげることですよ。
現場で実際に役立つ例はありますか。例えば故障予知とかラインの効率化のようなものですか？
その通りです。論文では開発・調達・物流・生産・販売・アフターサービスといったバリューチェーンの各段階での応用例を挙げています。故障予知（predictive maintenance）や需要予測、部品調達の最適化など、既に実用化に近い取り組みが多数示されていますよ。
これって要するに社内にあるデータを有効に使って、無駄を減らし利益率を上げるということ？
まさにその通りです。要はデータを価値に変える作業であって、技術は手段にすぎません。現場を巻き込み、少しずつ成果の出る領域から始めていけば、投資回収は十分に見込めるんです。
具体的な導入の順序はどのように考えれば良いですか。まずデータの収集からですか、それとも業務プロセスの見直しが先ですか。
順序としては業務課題を先に定義し、次に必要なデータを洗い出すのが王道です。論文でも強調されているのは目的志向のデータ活用であり、ただデータを貯めるだけでは価値が生まれません。まずは一つの業務課題を短期で評価できるスコープに切り取りましょう。
運用に乗せる際のリスクはどうすればよいでしょうか。現場から反発が出そうで心配です。
現場の合意形成は最重要課題です。小さく始めて効果を示し、その結果を元に段階的に拡大するのが安全な方法です。論文も同じ論調で、ビジョン提示と段階的実装の両輪を勧めています。
分かりました。自分の言葉で整理すると、まず解決したい業務課題を決めて、それに必要なデータを集め、最適化や予測の仕組みを小さく試してから現場展開する、という流れですね。
その通りですよ。短期で価値を示す実験を回しつつ、長期のデータ基盤を整備する。この二つを並行して回すのが成功のカギです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
